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精益情怀 协同制造 | 亚博送彩金HCM与时俱进镐兰嗓,全方位为企业运营保驾护航

 亚博送彩金协同制造HCM发展路径 


凯文凯利在“失控”中讲到苹借:“当一个产品的价值随着其中所蕴含的知识的增加而提高时缅贝,产生这些知识的网络其价值也随之增加”砍尝。



技术再革新策,不变的是制造运营的系统化和网络化属性该诗。单点的技术再先进也不可能一蹴而就地提升运营网络的整体价值逞书。因此任何新技术的引入和应用仍然必须以人为本的分、以业务为根裤。



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2007年句,为了解决某家应用了10年ERP系统客户的计划排程问题泰脊,亚博送彩金投入最强资源定制开发了HCM的初版——计划排程APS部分素。但是通过ERP记账的传统方式已经无法满足计划排程对于数据时效性的要求粗,而制造运营的系统化属性盖休寇,也决定了仅仅依靠孤立的计划排程并不能解决全部的问题乌湿峭。于是HCM在原先计划排程APS的基础上又扩展了制造执行MES部分怜,最终解决了困扰企业多年的生产组织问题墨绥,收获了客户的高度认可毫闲辱。


2010年锈淬快,随着部分客户企业对于自身核心能力的认知拓展唬,客户需求逐渐从厂内制造管控延伸至供应链运营层面谩哭去,这时HCM又一次无法满足客户需要颓。在客户的支持和配合下恢退,HCM扩展了供应链管理SCM和仓储物流管理WMS两部分碎藕咀。和传统的SCM和WMS不同悉蔫家,亚博送彩金HCM是根据精益思想提供供应链运营解决方案了差,其中SCM侧重于JIT拉动媒,WMS侧重于流动管理屡。


2013年伦查檄,随着工业4.0以及之后中国制造2025的提出挽,很多客户企业重新将聚焦点放在内部资源的协同整合以及制造技术的创新应用方面刚彻。在此背景下HCM再次出发欣膘嘎,构建了亚博送彩金智能驱动HSD这一设备互联的底层工具酸虾苦。拥有数据之后企业在过程控制和质量管控方面的管理思想和方法发生了很大的改变软幻骆,从传统的利用经验管理转变为利用数据管理碎父。HCM也在原先侧重人为作业管控的基础上完善了以数据为驱动的质量管理QMS部分和过程控制PCS部分丝团通。



 亚博送彩金协同制造HCM技术平台介绍 




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伴随制造业中自动化钝丹普、机器人技术的普及仓、互联网技术的交叉渗透惧,为更好整合适应制造现场更加复杂的应用环境腐搞槐,以及应对移动应用的需求霜翅,HCM开始构建新的配套开发平台擦糕凶。


 - 传统应用服务层快:基于亚博送彩金自主研发的HAP敢股忿、HAWK应用开发框架构建沃黄贰, 支持便捷迁移至HAP Cloud微服务架构平台上;


-  数据层淑刀:支持Oracle倒歇、MySQL数据库;


- 前端赶拭:主流的H5 Web应用末酣,便于PC篓、移动平台混合应用开发氢想。


- 边缘服务层父:HSD(设备互联)粳、PCS(过程控制)均拥有独立的数据存储(MangoDB或Redis)和逻辑计算单元体系(HAWK框架C#构建)眠木。


- MMS(制造消息服务)消息体系素挫蜡:基于MQTT开源技术框架构建拖突梁,实现任何前端节点(HCM终端表、边缘服务节点谎沪德、智能传感器秆泞涵、OPC Server吐喇、部分现场IT系统)之间稳定鞍、高效的消息推送服务什图。


目前貌,亚博送彩金协同制造套件在多个亚博国际娱乐试玩得到验证突棘炕,沉淀出多套亚博国际娱乐试玩系统的专业化实施能力铆芜。HCM最新版本根据ANSI/ISA-95.00.01-2000进行了重构和整合啸逛暖,七大模块涵盖了Level4企业计划与物流商、Level3制造运营与控制以及Level2曹、1列钎、0中生产单元或线体的部分逻辑计算和监控功能釜篓。



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正如标准中对于企业计划物流和制造运营管控管理范围的定义醚:管理生产资源俩悲勤、管理制造产品的方法倡免瞳、管理生产组织和结果徽撕。HCM将始终围绕协同这一主题以及上述三条主线不断扩展和完善回旧领。



 亚博送彩金协同制造HCM各模块介绍 



  一泛肆淬、 APS  


APS是由远及近茅、从暮忱啵糊至精确骚伤,通过逐渐消除不确定性和信息共享实现资源协同实现产品交付目标的计划组织台片虏。


 重点特性括橇磷:


1佩摊江、产供销一体化

利用APS订单结构和需求传递机制实现从销售端的订单和预测到生产端的计划组织直至采购端的材料供应的信息共享以及计划联动萝,从而提高企业供应链组织和响应的能力;


2摹、多层级的计划体系

为了应对客户需求或者生产过程可能出现的波动陛济赏,通过项目里程碑计划仟抽帝、需求计划描焙、产线排程沏舶环、上线排序等多层级计划超妙,协同相关单位逐渐确定和调整资源策略保证最终生产的可执行辞感。同时在某些生产组织特别复杂的企业蓄,利用多层级计划可以降低局部生产组织的复杂度痰盼,上层计划专注跨组织协同泰薄寐,下层计划专注组织内部安排;


3阮田、多层次的能力模型

配合多层级的计划体系棋牌土,APS支持从工厂跨、区域至产线和生产单元的多层级能力模型;


4卉邦、多产地的组织模型

APS支持多工厂武孺念、多区域的计划组织与协调;


5阿铜、以缩短价值链的Lead Time为目标

APS尤其关注上下游生产组织的衔接与联动撬,通过配置时间规则保证在计划层面尽可能缩短产品制造全过程的LT;



  二田泼电、MES 


MES是实现生产单元管控的闭环管理湿楞。一方面作为生产运营策略平台将全方位的执行指令信息下发至生产单元鹿。另一方面作为生产过程数据仓库收集生产单元实际执行的成果领幕拼。


 重点特性笛遣:

1闪、基于现场实时状态的调度和驱动

计划是根据理论模型预先安排生产斡,一旦实际干扰因素较多或生产波动较大肝,MES支持根据现场实际状态结合业务规则实时进行生产调度或者物流驱动;


2硼咖宿、丰富的工艺规程结构支持

MES支持在工艺路线的基础上针对各工序配置人埔矮、机犀、料戚俊、法挠陀扩、环相关的工艺规程卤恕、控制计划以及数据收集策略;


3拢桃柬、 基于规程的过程控制与数据收集

MES支持基于工艺路线及其扩展内容实现生产过程的信息指导界杭辆、防错处置以及数据收集;


4柯节淡、完善的产品档案模型

数字化的过程特性和产品特性会提升产品的附加价值温剧。MES支持在过程数据收集的基础上生成包括人矮、机锈、料间潞醋、法持遣、环各要素信息的结构化产品档案巧。



  三仿、SCM  


SCM通过信息共享和供应策略标准化提升供应链的响应效率切苟希。一方面承接长期计划协助供应商做材料准备;另一方面根据短期计划或者调度信息以及标准化的供应策略拉动供应商实施JIT供货椭。


 重点特性掀乃碴:


1凡、 支持不同来源的需求获取策略;

包括主材需求搔拐、包材需求典扮拇、附件需求等;


2叭、灵活的时段配置;

支持不同时间跨度和时域的计划需求体现廉,如长期需求按月体现玫高,短期拉动指令按小时体现;


3嗓、 支持灵活的供应策略定义;

确保根据策略生成具备可执行性的拉动指令;


4呈探裸、 结合供货指令和WMS供货实绩数据生成供应商业绩评价结果差。



  四虚革懂、WMS  


WMS通过设计和规划厂内物流系统实现以较低的作业成本和库存水平来满足下游物料需求檀另。WMS负责将物流规划成果转化为PFEP定义淖,物流驱动规则和寻址规则等物流策略毫峨,保证规划的落地执行效果巩蹬。


 重点特性贬:


1换弥狠、完善的PFEP结构定义;

PFEP定义了如何采购厢、如何收货丧、如何包装拭、存储在哪里挖祟、如何搬运到生产使用地点淬恨、ABC-XYZ分类等物料属性船揩备,而物流系统的规划和策略定义依赖于上述物料的处理细节;


2洪歼、支持包括补货拉动河、顺序拉动和呼叫拉动三种拉动信号触发形式勉,同时支持SPS零部件成套供应这一特殊的供应形式;


3芯频、针对每种拉动模式的具体策略定义;

包括看板枚数涛、信号触发条件筒娶、补货批量等;


4岸、支持寻址策略的灵活定义山葱梧,尽量减少物流驱动指令执行过程中的人为因素斜飞穆。



  五诬祥、QMS  


QMS瘁涪:质量管理的趋势是从事后判定向事中控制甚至事前预测转化店假杯。其核心是数据分析与洞察纳面骆。


 重点特性虽:


1翔锨、提供多种类型质量管理工具;

包括柏拉图广鹿、树状图莲铺、控制图等数据处理模型滴窃,协助洞察和分析质量管理重点;


2蓄斤迫、 利用控制图分析实时数据支持过程质量波动或能力指数的趋势的监控和分析;


3搽顿、 收集影响质量的潜在因素过程数据;

利用统计学方法以及神经网络训练模型发现潜在因素和质量结果的相关逻辑侵娟监,构建预测模型倍。


PCS访良荚、HSD以及仍处在研发阶段的大数据管理工具未来将作为企业应用架构的基础设施部分尚乒。HSD实现了设备系统和管理软件的数据互通殊,PCS提供了现场执行端的实时计算能力芳,而大数据管理工具则提供了历史数据存储堪、建拿嵌ず疲和统计分析能力剔戒甭。它们三位一体,为企业提供了数据应用的利器灿访雷。



 亚博送彩金协同制造HCM如何走向未来 



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我们相信纳磺嚷,技术旦,是未来制造业信息化发生革命性变革的核心因素戌萝窜。随着工业领域的自动化控制呐、智能装备捆俯即、机器人技术在生产过程中的深入应用咆踢,随着互联网领域的物联网郝、大数据喝、人工智能技术向制造业的渗透唇绢渤,新技术的应用已经直接改变叮韶、甚至颠覆了很多制造业生产模式和制造体系担。

 

面对如此趋势皮,HCM做出了进一步的更新迭代撩挟暑。利用HSD和PCS可以帮助企业建立IT和OT融合的统一网络怜。未来这将是企业运营必备的基础设施厘,有了它妒懦侍,企业不仅可以将自动化设备自然融入运营管控体系中而且可以实时监控运营状态和效果混效适,同时也为企业提供了未来最重要的资产-数据拨芭。

 

自动化技术对于企业来说是从1到n的过程菠拈蛊,而大数据和人工智能技术则是从0到1的过程既脸驼,未来数据挖掘和模型训练一定会改变企业运营的本质降。目前针对这一新的领域揣彻莽,我们会联合该领域专业伙伴利用HCM平台为企业提供基于统计学和神经网络的数据应用服务突存。



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引入某一自动化设备必须考虑是否需要调整计划物流的运作流程和管理方法;应用某一经过神经网络训练的模型必须考虑是否需要调整当前的质量控制方法焦。在这个过程中我们聚焦业务改善稿蔽,为企业提供系统化视角挝等滦,协助企业提升员工认知水平岔型疏,最终实现企业制造能力的长期改善现飞肪。


2018-06-22 18212

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